下面整理一下整个技术方案的逻辑，并说明如何增加“预处理文本库数据”这一新功能，从而避免每次对比时重复处理整个库的数据。

一、核心挑战
	•	数据规模与性能要求
数百TB的标准文档需要快速响应（秒级）上传文件的查重请求。
	•	查重准确性
标准文件中可能存在微小版本差异（如修订单），要求能够区分实质性变化与合理引用（低重复率部分不计入）。
	•	成本与资源限制
在存储和计算资源上需取得平衡，特别是在大数据量情况下。

二、系统整体架构
	1.	文件上传与存储层
用户上传文档（如 docx、PDF），存储于本地或分布式文件存储系统中。
	2.	预处理层
对文档进行文本抽取，并进行：
	•	分段：基于换行符、中文句末标点（。！？）进行拆分。
	•	分词：利用 jieba 对中文文本进行分词。
	•	清洗：去除标点符号、多余空白、乱码等无效内容。
	3.	特征提取与查重算法
	•	快速过滤：利用 SimHash 快速过滤候选文件。
	•	精细对比：使用 MinHash、n-gram Jaccard、编辑距离、TF-IDF余弦相似度等方法进行初筛。
	•	语义比对：对候选部分使用 BERT 模型计算语义相似度，确保即使文本表面不完全相同，语义相似的部分也能检测出来。
	•	最终输出对比报告，标记“完全匹配”（红色）、“语义相似”（橙色）和“不同”（黑色）的部分。
	4.	查重报告与展示
	•	生成三栏布局的 HTML 报告：
	•	左侧：上传文件经过差异标记后的内容（按行比较、标红、标橙）
	•	中间：列出命中的文件（即上传文本中复制或高度匹配的文件名及匹配比例）
	•	右侧：显示标准文件列表（例如，library 文件夹中所有 docx 文件的文件名）
	•	同时显示各项相似度指标和连续重复内容的检测结果。

三、预处理文本库数据（新功能设计）

为避免每次用户上传文件时都对整个文本库重复处理，可以在导入文本库时提前对库内的文档进行预处理和存档。技术逻辑如下：
	1.	导入阶段：预处理文本库
	•	文本抽取：读取 library 文件夹下的所有 docx（或 PDF）文件。
	•	分词与分段：对每个文件的文本进行分段（依据换行符或中文标点）和分词（使用 jieba），同时清洗掉无效字符、标点符号和乱码。
	•	数据存档：将处理后的文本（包括原文、分词结果、分段结果）存储到数据库或预处理文件中。
	•	这样，后续查重时无需重新解析、分词和清洗整个库数据，只需加载预处理后的数据进行比较。
	2.	查重阶段：仅处理上传文件
	•	用户上传文件后，对上传文件进行文本抽取、分词、分段、清洗。
	•	将上传文件的预处理结果与预先存档好的文本库数据进行比对，利用 difflib+BERT 以及其他相似度计算方法输出查重结果。

四、系统工作流程
	1.	文本库导入阶段（预处理）
	•	扫描 library 文件夹下所有文档，执行文本抽取、分词、分段、清洗。
	•	将处理好的数据存档（例如存入数据库或序列化存储到文件），并建立相应的索引，方便后续快速查找和对比。
	2.	用户上传查重阶段
	•	上传文件经过同样的预处理流程（分段、分词、清洗）。
	•	系统直接加载已预处理好的文本库数据，与上传文件进行对比：
	•	对比算法层面先利用 difflib 和 BERT 进行行级比对（标记红色和橙色）
	•	同时计算 n-gram Jaccard、编辑距离、TF-IDF余弦等指标
	•	检测连续重复的汉字片段
	•	同时根据上传文本中出现的文件名或行匹配比例，列出“命中文件”
	•	生成查重报告（HTML 页面），展示对比结果和各项相似度指标。

五、优势
	•	高效性：通过预处理文本库，用户上传文件后只需处理一次上传文件，避免重复解析整个库数据，从而大大提高响应速度。
	•	精确性：多层次的对比策略（基于字符、词、语义）能够较准确地识别复制、引用及抄袭部分。
	•	灵活性：参数（如语义阈值、匹配阈值、分词规则）全部配置化，方便根据实际场景调整。

六、总结

整个系统利用多层次文本处理技术：
	•	预处理：在导入文本库时，提前进行分词、分段和清洗，将处理结果存档；
	•	对比算法：当用户上传文件后，只需对上传文件进行预处理，然后与预处理好的库数据进行多维度对比（基于 difflib、BERT、n-gram、编辑距离和 TF-IDF 等），生成详细的查重报告；
	•	报告展示：报告采用三栏布局展示上传文件的标记结果、命中文件列表以及标准文件列表，同时展示多个相似度指标。

这样既能保证查重的准确性，也能大幅提升处理效率，非常适合处理大规模标准文件查重的场景。

这就是整个技术方案的整理及新增预处理存档功能的设计。希望对你有所帮助！